藏文自动组卷系统中试题消重方法研究
2024年四川省宜宾市中考语文真题卷(含答案与解析)_3473
宜宾市2024年初中学业水平考试暨高中阶段学校招生考试语 文(考试时间：120分钟；全卷满分：150分）注意事项：1.答题前，务必将自己的姓名、座位号、准考证号填写在答题卡指定的位置并将答题卡背面座位号对应标号涂黑2.答选择题时，务必使用2B 铅笔将答题卡上对应题目的答案标号涂黑，如需改动，用橡皮擦擦干净后，再选涂其它答案标号。
3答非选择题时，务必使用0.5毫米黑色签字笔，将答案书写在答题卡规定的位置上。
4.所有题目必须在答题卡规定的位置上作答，在试卷上答题无效。
一、语文知识及运用（20分）1. 下列各组词语中，加点字的读音不完全相同的一项是（ ）A. 拜谒 呜咽 腋窝 摇曳多姿B. 花卉 污秽 荟萃 诲人不倦C. 扼制 惊愕 厌恶 怒不可遏D. 瞌睡 严苛 窠臼 颗粒归仓2. 下列词语中，加点词的意思和例词完全相同的一项是（ ）例词：春花秋实A. 心花怒放B. 锦上添花C. 花言巧语D. 开花结果3. 下列各组是“中国李庄”同济纪念碑碑文选句，其中不属于对偶句式的一项是（ ）A. 壶中民生久/舟边社稷长B. 禹王宫中雷雨沸/东岳庙里书声朗C. 川音如酒诉衷肠/山乡处处是吾乡D 新侪一新学界/古镇万古流芳 4. 请参考例句任选一种物象进行创意表达，兼顾事物特点，体现生活情趣。
[例句］蝴蝶：一份漂亮情书被折了起来，它还在飞呢，寻找着花儿的住处。
[例句］麦子：把自己的长穗当成宝剑在挥舞，可能是即兴发挥，看不出是什么招式。
5. 结合下面图片以“桥”为主体写一段说明性文字，字数80字以内。
.的二、现代文阅读（36分）（一）（9分）读下面的图文，完成下面小题。
材料一：①系统性思维就是用框架来思考和表达的思维方式。
框架是系统性思维里最核心的部分。
比如，当你讲一个故事的时候，时间、地点、人物、情节、原因、结果，有了故事六要素这个框架，故事就能讲得清楚明白。
②那系统性思维能给我们带来哪些好处呢?③首先，系统性思维能够帮助我们分析和解决问题。
基于多特征融合的藏语语音情感识别
现代电子技术Modern Electronics Technique2023年11月1日第46卷第21期Nov. 2023Vol. 46 No. 210 引 言语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER ）是实现人机交互的重要发展方向，其主要有语音情感数据库构建、语音情感特征提取和分类模型三大方面[1]。
由于影响语音情感识别的因素很多，其中不同的语言对情感的表达影响是很大的，这就让语音情感特征提取成为一个重要的研究方向。
深度学习的发展让提取特征变得容易，但是只有输入最能表征语音情感的手工特征，深度学习模型才能从中提取最好的深度特征，得到更好的效果。
为了提高藏语语音情感识别率，本文提出了一种基于藏语的语音情感特征提取方法，通过藏语本身的语言特点手工提取出一个312维的藏语语音情感特征集（TPEFS ），再通过长短时记忆网络（Long Short Term Memory Network, LSTM ）提取深度特征，最后对该特征进行分类。
藏语语音情感识别结构如图1所示。
基于多特征融合的藏语语音情感识别谷泽月1， 边巴旺堆1，2， 祁晋东1（1.西藏大学 信息科学技术学院， 西藏 拉萨 850000； 2.信息技术国家级实验教学示范中心， 西藏 拉萨 850000）摘 要： 藏语语音情感识别是语音情感识别在少数民族语音处理上的应用，语音情感识别是人机交互的重要研究方向，提取最能表征语音情感的特征并构建具有较强鲁棒性和泛化性的声学模型是语音情感识别的重要研究内容。
基于此，为了构建具有高效性和针对性的藏语语音情感识别模型，文中构建了一种藏语语音情感数据集（TBSEC001），并提出一种适合于藏语的手工语音情感特征集（TPEFS ），该特征集是在藏语与其他语言的共性和特性的基础上手工提取得到的，TPEFS 特征集在支持向量机（SVM ）、多层感知机（MLP ）、卷积神经网络（CNN ）、长短时记忆网络（LSTM ）这些经典网络中都取得了不错的效果。
八省八校2025届高三上学期12月联合测评语文试题(含答案)
八省八校2025届高三12月联合测评语文试题考试时间:2024年12月12 日9:00—11:30试卷满分：150分考试用时：150分钟注意事项：1.答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。
2.回答选择题时，选出每小题答案后，用铅笔把答题卡对应题目的答案标号涂黑。
如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。
回答非选择题时，将答案写在答题卡上。
写在本试卷上无效。
3.考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。
一、现代文阅读(34分)(一)现代文阅读Ⅰ(本题共5小题，18分)阅读下面的文字，完成1~5题。
材料一：①近年来，人工智能技术与人文历史研究碰撞出不少火花，那么，AI对于古代汉语的理解能力怎么样?②日前，北京师范大学中文信息处理与古典文献学专业的研究者们尝试训练一个“饱读诗书”的语言模型，并让AI来参与古籍整理的工作。
模型学习的对象包括《四库全书》与“殆知阁”语料库，而学习的方法则来自语言智能领域最新的深层语言模型。
③2018年，谷歌公司曾推出了深层语言模型BERT，它在阅读理解等11项语言理解任务中刷新纪录。
和之前的方法相比，深层语言模型一是可以吞吐超大量的数据，二是有很强的记忆和理解能力。
现有的深层语言模型覆盖了英文和中文，但却不具备理解古汉语的能力。
于是，研究者们希望通过上述海量的古汉语数据来让机器“感受”一下博大精深的诗书礼乐文化。
在多块计算卡上并行训练了约一周时间后，古汉语BERT初出江湖，AI可以像人一样联系上下文理解字词含义，并将其以数学向量表示。
④为了检测其理解效果，研究者们引入了句读任务。
在古典文史学习过程中，句读通常是必备的基本功。
古文句读不仅需要考虑当前文本的语义和语境信息，还需要综合历史文化常识，对古汉语知识有较高要求。
宋代大儒朱熹读韩愈文章，便有“然不知此句当如何读”之惑。
在句读的过程中，有三项重要的技能点：利用古汉语特有的节奏和韵律感，联系上下文语境信息推敲求解，调用文本之外的历史文化知识。
2024杨浦二模语文
2024杨浦二模语文(满分150分，时间150分钟2024年4月)一积累运用（10分）1. 按要求填空。
（5分）(1) ，则无败事。
(《<老子>四章》)(2) 忳郁邑余侘傺兮，__________。
(屈原《__________》)(3) 苏洵在《六国论》中认为如果六国当年能“__________，__________”合力抗秦，将免于灭亡的命运。
2. 按要求选择。
（5分）(1) 将下列编号的语句排序，语意连贯的一项是（）。
（2分）①那么多本地人司空见惯的场景在游客的啧啧称奇中，展现在互联网的舞台中②随着大量游客到达哈尔滨，中央大街、冰雪大世界、伏尔加庄园人潮涌动③“三亿人上冰雪”的“尔滨现象”背后，是生活的熠熠生辉和社会的勃勃生机④红专早市、道里菜场、融歌舞表演与夜间餐饮于一体的斯卡拉也人山人海⑤游客和媒体将哈尔滨亲切地称为“尔滨”,已成为自发生长的文化现象⑥以至于有当地市民向游客请教攻略，生动诠释了什么叫“旅游者定义旅游业”A. ①①①①①①B. ①①①①①①C. ①①①①①①D. ①①①①①①(2) 学校戏曲社举办《红楼梦》汇演，校新闻社记者打算利用短暂的中场休息时间进行采访。
《宝玉挨打》刚结束，扮演宝玉的同学回到后台，记者赶紧走上去采访，一共问了3个问题，请选出提问不合适的一项，并简要说明原因。
(3分)①你现在感觉如何?②宝玉在挨打过程中没有/你怎么表现他的内心活动?③你为何选择《梦游太虚》《宝玉挨打》《宝黛读<西厢>》这三折戏汇演?不合适的一项是简要说明原因：二阅读（70分）（一）阅读下文，完成第3~7题。
（16分）某学术公众号刊发了学者王敏芝的论文，引发网友留言：【甲】算法之下：“透明社会”的技术与观念王敏岁①当前我们关注的算法，并非直接等同于9世纪波斯数学家花拉子密在研讨数学问题时提出的“算法”概念，而是以数字技术和计算机程序为核心的现代人工智能算法。
现代智能算法超越了数学领域，通过数据分析和程序运行对算法对象进行计算和判断，对社会生活中的应用问题作出决策：从路线优化到寻找伴侣、从消费指南到新闻推荐，许多现实难题都在算法的帮助下获得有效而快速的解决。
多模态藏语情感分类的研究
多模态藏语情感分类的研究作者：拉桑吉安见才让来源：《计算机时代》2022年第10期摘要：在藏文自然语言处理领域内，目前情感分类的研究只有单一的文本和图像模态，采用方法也是传统的机器学习分类算法。
然而评论数据一般是多模态的。
本文选用基于神经网络的藏文情感分类（FCNNMSCTT）、情感表情图像分类（CNNMEITSA）、融合（FUSIONMODEL）三种模型对多模态藏语情感分类数据进行情感分类。
最终实验结果是，FCNNMSCTT准确率达到了56%，CNNMEITSA准确率达到了88.75%。
Fusion model准确率达到了96.98%。
关键词：藏文情感分类; 表情图像情感分类; 神经网络模型; 多模态数据集中图分类号：TP391.41;TP391.1;TP18 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）10-98-05Research on multimodal emotion classification of Tibetan languageRa Sangji Anjian Cairang（1. School of computer， Qinghai University for Minzu， Xining， Qinghai 810007， China;2. Qinghai Key Laboratory of Tibetan information processing and machine translation;3. State Key Laboratory of Tibetan intelligent information processing and Application）Abstract： In the field of Tibetan natural language processing， the research of emotion classification has only a single text and image mode， and the method used is also the traditional machine learning classification algorithm. However， comment data are generally multimodal. In this paper， three models of FCNNMSCTT， CNNMEITSA and FUSIONMODEL are used to classify the multimodal Tibetan emotion classification data. The experimental results show that the accuracy of FCNNMSCTT， CNNMEITSA， and FUSIONMODEL are 56%， 88.75%， and 96.98%，respectively.Key words： Tibetan emotion classification; emotion classification of expression image; neural network model; multimodal data set0 引言近年來，深度学习体现出较为优异的学习表现，越来越多的研究人员开始倾向使用神经网络来学习文本或者图像的特征用于情感分类。
海南省2023-2024学年高三学业水平诊断语文试卷(一)【含答案】
海南省2023-2024学年高三学业水平诊断（一）语文考生注意:1．答题前，考生务必将自己的姓名、考生号填写在试卷和答题卡上，并将考生号条形码粘贴在答题卡上的指定位置。
2．回答选择题时，选出每小题答案后，用铅笔把答题卡对应题目的答案标号涂黑。
如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。
回答非选择题时，将答案写在答题卡上。
写在本试卷上无效。
3．考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。
一、现代文阅读（35分）(一)现代文阅读I（本题共5小题，19分）阅读下面的文字，完成1~5题。
人类社会全面进入数字化时代，网络空间已成为继个人心理空间、公共文化空间之后，一个全新的数字精神空间，这是数字技术推动人类精神文明的一次维度提升，既是对前两者的映射和拓展，又是对心理空间和文化空间的解构和重塑，其进程必然充满各种新情况、新问题、新挑战。
面对数字技术的普及和广泛应用，有人积极拥抱、雀跃欢呼，有人犹豫彷徨、驻足观望，有人忧心忡忡、抵抗反对。
近年来出现的“数字极简主义”“反技术依赖”“网络隐居族”等，就是“技术抵抗”的典型代表。
数字极简主义是2019年美国学者卡尔·纽波特在《数字极简主义:在嘈杂的世界中选择专注的生活》一书中首倡的概念，旨在通过对当前信息泛滥的反思与批判，强调人不应被技术绑架，技术与工具应当为人服务，由此提出极限简化数字技术使用、减少技术对人生活和心理的影响。
豆瓣小组“反技术依赖”则认为，普通民众对数字技术及其平台日渐依赖，使得自身能力退化。
目前“数字极简主义”“反技术依赖”等豆瓣小组成员数量均已数万。
在此风潮中，“网络隐居”日渐成为一种代表性的社会实践，网络隐居者们在网络空间只浏览不留言、只搜索不转推、只私信不点赞，通过使用“老人机”“功能机”将推荐算法等数字技术从自己的生活中强制剥离，试图最大限度地减少对网络空间的依赖，在网络世界与现实社会之间建立一道“防火墙”。
从极简使用、反技术依赖到网络隐居，反映出当今社会正对数字技术的负面效应采取某种程度的一致社会行动，而其“冰山一角”之下则是更深层面、更大范围的社会心理。
2022图书资料员(初中高级技师)真题模拟及答案(1)
2022图书资料员(初中高级技师)真题模拟及答案(1)共387道题1、美因伯克利数字图书馆将数字图书馆馆藏划分为四个级别，永久保存级、服务级、镜像级和链接级。
（）的馆藏，是指具有这样一些特点的现实馆藏：保存价值已得到鉴定，用途得到认可，具有唯一性，并仅定位在某一个特定的图书馆，其他地方不可获得。
（单选题）A. 永久保存级B. 服务级C. 镜像级D. 链接级试题答案：A2、属古罗马人发明的一种书籍形式是（）（单选题）A. 莎草纸书B. 泥版书C. 羊皮纸书D. 蜡版书试题答案：C3、利用《正史译文志》可查（）内容。
（单选题）A. 古籍流传情况B. 古籍编纂情况C. 古籍内容试题答案：A4、图书馆规章制度的建立需要考虑哪几方面的关系（）（多选题）A. 图书馆与用户的关系B. 用户与用户的关系C. 利用馆藏文献与保管文献的关系D. 图书馆内部各部门的关系试题答案：A,B,C,D5、以分馆制的形式建立的流动图书馆，省、市级图书馆对其实行以下几个方面的统一管理（）（多选题）A. 统一进行人、财、物的管理B. 统一制定发展规划C. 统一采访、编目D. 统一进行信息网络的建设试题答案：A,B,C,D6、图书馆信息资源建设应遵循的原则有（）（多选题）A. 实用性原则B. 系统性原则C. 特色化原则D. 共建共享原则试题答案：A,B,C,D7、直接调查分析方法归纳起来可分为调查表法、（）等几种方法。
（多选题）A. 伯恩交往观察法；B. 询问法；C. 实地考察法；D. 信息反馈法。
试题答案：B,C,D8、分类法中类目之间的关系包括（）（多选题）A. 从属关系B. 交替关系C. 并列关系D. 相关关系试题答案：A,B,C,D9、2007年3月文化部下发的《全国古籍重点保护单位评选标准》规定，全国古籍重点保护单位需要有（）（多选题）A. 专项保护经费B. 专门书库C. 工作制度试题答案：A,B,C10、（）是在整体标引的基础上，进一步将文献中的部分内容析出，提取个别局部主题予以标引的方式。
江苏百校大联考2025届高考全国统考预测密卷语文试卷含解析
江苏百校大联考2025届高考全国统考预测密卷语文试卷注意事项：1．答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。
2．回答选择题时，选出每小题答案后，用铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑，如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其它答案标号。
回答非选择题时，将答案写在答题卡上，写在本试卷上无效。
3．考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。
1、阅读下面的材料，完成小题。
材料一：走进天津滨海新区图书馆，迎面而来的仿佛是一个科幻感十足的“未来世界”——一座长方体建筑被一个椭圆形的开口直接穿过。
建筑内部，一个巨大的球形报告厅占据了大厅的中央位置，如同“天眼”凝视外界。
环视四周，围绕报告厅逐级上升的阶梯与高挑的空间创造出丰富的层次感，带来如同海浪起伏般的景观效果……近日，几张天津滨海新区图书馆的照片在网上迅速“爆红”，吸引了来自世界的目光。
“这座图书馆别具一格之处在于它用现代建筑理念和方法创造了一个科技感和美感十足的巨型中厅，让读者拥有极大的阅读、交流以及想象的空间。
”滨海新区宣传部副部长、文化广播电视局局长宋俊生介绍，“我始终认为，图书馆并非一个简单的陈列空间。
它以丰富多样的、多载体形式的、经过精心挑选的、长期积累的文献信息为基础，是知识与信息的集散地，也是人类文化的传播地。
它囊括中外，兼及古今，能够对人们的思想道德、文化科学、体育艺术素养进行全方位的熏陶。
它们或历史悠久庄严肃穆，或年轻灵动充满生机，不应该都长着相似的面孔。
”（摘编自1217年11月11日《光明日报》陈建强等《用书藉涵养一座城市的品格》）材料二：有学者做调研显示：我国城镇居民超过62%的人从来没有去过图书馆，城镇居民中有接近42%的中小学生，在上大学之前没有去过图书馆，有超过12%的居民不知道本地公共图书馆，仅有4%的中小城市有图书馆的道路标识。
国家图书馆研究院1214年9月公布的数据显示我国国民公共图书馆利用率很低：1213年我国公民图书馆持证率只有1．3%，而美国是68%，英国是38%。
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藏文自动组卷系统中试题消重方法研究
引言
随着信息技术的发展，自动组卷系统成为教育领域中一种重要的工具。
自动组卷系统
可以大大提高试题的质量和效率，为教师们减轻了工作负担。
在使用藏文自动组卷系统时，试题的消重问题成为了一个比较严重的挑战。
试题消重是指在组卷过程中，系统能够自动
识别和排除重复的试题，确保试卷中没有相同或相似的题目，从而保证试卷的多样性和公
平性。
本文将对藏文自动组卷系统中试题消重方法进行研究，探讨如何通过技术手段解决
试题消重问题，提高系统的智能化水平。
一、藏文自动组卷系统的背景和意义
藏文是中国的少数民族语言之一，拥有着悠久的历史和文化。
随着西藏自治区的经济
发展和教育事业的进步，藏文教育也日渐兴盛。
传统的手工组卷方式已经无法满足日益增
长的试题需求和提高试题质量的要求，引入自动组卷系统成为了解决这一问题的有效途径。
自动组卷系统可以根据教学大纲、考试要求和知识点等信息，自动组织试题，生成满足教
学需求的试卷，大大提高了试题的准确性和多样性。
由于藏文语言的特殊性，以及试题的多样性和复杂性，试题消重成为了自动组卷系统
中的一大挑战。
试题消重不仅关乎试卷的公平性和有效性，也影响到系统的智能化程度和
用户体验。
研究藏文自动组卷系统中的试题消重方法具有重要的理论和实际意义。
二、藏文试题消重的技术挑战和难点
1. 藏文语言的特殊性
藏文是一种独特的语言体系，采用梵文写法，具有复杂的语音、语法和文字特点。
藏
文的独特性给试题消重带来了额外的技术挑战。
传统的文本相似度计算和比对方法往往无
法很好地适应藏文的特殊性，需要针对藏文语言的特点进行定制化的处理和优化。
2. 试题多样性和复杂性
在藏文教育领域，试题的多样性和复杂性非常高。
不同学科的试题种类繁多，而且存
在着大量的主观题和客观题，这就增加了试题消重的难度。
如何准确地识别和比对大量试
题数据，从中找出重复的试题，是一个需要解决的技术问题。
3. 智能化程度和用户体验
自动组卷系统的智能化程度和用户体验也是需要考虑的因素。
系统需要能够快速、准
确地识别和消重试题，同时也要保证系统的稳定性和易用性，以满足用户的实际需求。
三、藏文试题消重方法的研究与探讨
针对藏文自动组卷系统中试题消重的技术挑战和难点，可以采用以下方法进行研究和探讨：
1. 基于文本相似度计算的方法
可以利用自然语言处理和文本挖掘等技术，对藏文试题进行文本相似度计算和比对。
通过计算试题之间的相似度分值，可以判断出重复的试题，并进行消重处理。
这种方法可以结合传统的相似度计算算法和机器学习技术，提高试题消重的准确性和效率。
2. 基于知识图谱的方法
可以构建藏文知识图谱，将试题中的知识点和关键词进行映射和标注。
通过对知识图谱的分析和比对，可以发现试题之间的关联和相似性，从而实现试题的消重。
利用知识图谱的方法，可以更好地解决试题消重中的多样性和复杂性问题，提高系统的智能化水平。
3. 深度学习方法
可以利用深度学习技术，构建藏文试题的特征表示模型和相似度计算模型。
通过对试题数据的深度学习和训练，可以提取出试题的高维特征表示，并通过模型计算试题之间的相似度，从而实现试题的消重。
深度学习方法能够更好地处理试题消重中的复杂性和智能化问题，为系统的优化提供了新的思路和手段。
四、结论
藏文自动组卷系统中试题消重方法的研究是一个复杂而重要的课题，涉及到语言学、计算机科学和教育技术等多个领域。
针对藏文语言的特殊性和试题的多样性，可以采用基于文本相似度计算、知识图谱和深度学习等方法进行研究，以解决试题消重中的技术挑战和难点。
通过不断探索和实践，可以逐步完善藏文自动组卷系统，提高试题的质量和用户体验，为藏文教育领域的发展贡献更多的智慧和力量。